探析机器视觉技术在智能制造中的应用

随着现代科技的快速发展,工业机器人的研究与应用水平在不断提高,其耐久性、稳定性和快速性、精准性等优势为制造业发展提供了巨大帮助。在产业制造技术精密度要求越来越高的今天,引入工业机器人代表的智能机器视觉技术,能够让制造设备更加智能化,生产效率显著提升,对于促进制造业智能化发展、帮助智能制造快速成长、有效提升我国经济发展水平而言意义重大。本文首先就机器视觉技术和智能制造进行概述,进而分析机器视觉技术对制造业产生的巨大影响,最后具体探析了机器视觉技术在智能制造中的应用。     

简述机器视觉技术在汽车零部件的应用

为了实现我国由制造大国向制造强国的华丽变身,实现“中国制造2025”的发展目标,智能制造是核心方向,而机器视觉技术的运用是智能制造的重要组成部分。本文首先简单阐述了什么是机器视觉,及其自身发展特点;再次,叙说了机器视觉技术的系统组成,机器视觉的发展历程和应用;最后,机器视觉技术在汽车领域具体应用。     

简述人工智能与智能制造相互借鉴和融合

智能制造是先进制造技术与信息技术的深度融合,人工智能是一种机器智能,是由机器来仿真或者来模拟人工智能的系统或者学科。我们现在要实现的智能制造,源于工业领域长期积累的工业智能,信息领域的人工智能(起步于工业智能,逐渐融入人工智能)。以这两种智能技术为主体,兼顾其他智能技术,是今后智能制造技术的主流发展方向,适于中国企业的智能制造。实施"人工智能",要与重大需求和已积累的发展成果相结合。     

基于机器视觉的机器人智能制造实践应用研究

智能制造是企业实现规模化效益和高质量产品的必由之路。BESTFIT在线检测是实现机器视觉智能制造的核心技术,主要应用在白车身四门两盖制造工艺中,相对于人工生产线,显著提升了生产节拍和工艺质量,保证了柔性化自动生产线的可靠性与设备安全性。本文详细分析了装配线机器视觉智能制造技术实现路径,并通过技术分析,重点阐述了如何突破安装精度设计和节拍提升设计这两大关键点,保证质量与产量并行发展。     

机器视觉技术在智能制造装备中的应用分析

随着科学技术不断发展,工业机器人被广泛应用于工业生产中,有效提高了工业生产水平。为了进一步满足工业制造精度要求,机器视觉技术被引入到智能制造装备中,能够在一定程度上提高制造设备智能化程度,由此生产效率也能得到相应提升。通过对机器视觉中的关键技术进行论述,进一步探讨机器视觉在智能制造装备中的具体应用,希望能够为从事相关工作的技术人员提供帮助。     

基于视觉的汽车轮毂打磨实训系统设计

随着智能制造技术的飞速发展,企业转型升级加速,对技术技能型人才的需求与日俱增。该文设计汽车轮毂智能化打磨加工工艺的实训系统,通过Profinet工业以太网通信,结合PLC实现对系统的逻辑控制,通过机器视觉对轮毂表面检测,将需要打磨的区域反馈给工业机器人实现自动打磨,提高轮毂打磨的精度和效率,改善加工工艺。该实训系统能满足对学生进行PLC与工业机器人现场编程、机器视觉的基础应用以及制造加工工艺的知识与技能的训练,提高学生综合技能与素养。     

智能制造及其核心信息设备的研究进展及趋势

介绍了国内外制造目前面临的问题,德国工业4.0提出的背景和工业1.0~4.0的发展历程及其相应的动力驱动方式。分析了德国工业4.0的实质、所需的4个网络平台及5大创新技术领域。论述了中国制造2025战略规划的十大重点领域与23个重点方向,中国智能制造专项的基本思想和重点任务。指出了智能工厂三个重要架构领域即产品和系统架构、增值和企业构架、数据和信息等组成的IT构架,智能机器的三大基本要素即信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行。指出智能制造过程中实现各个环节信息获取、实时通信和动态交互及决策分析和控制的关键基础设备是智能制造的核心信息设备,其重点产品六个类型为智能制造基础通信设备、智能制造控制系统、新型工业传感器、制造物联设备、仪器仪表和检测设备、制造信息安全保障产品。探讨了智能机器的实施的三个途径,并对几种典型智能机器的基本原理与特点进行了分析。论述了智能制造核心信息设备人才战略规划的重要性及其七大培养途径,并为智能制造核心信息设备人才培养战略提出了十大具体措施。     

基于机器视觉的工业机器人定位系统研究

随着《中国制造2025》提出,工厂对“智能制造”的战略地位迅速提升。工厂对智能设备的要求越来越高,传统的工业控制技术早已不能满足高质量产品生产的指标要求,尤其是在一些精度要求高、产品前沿报废率低的企业。近年来,机器视觉技术发展迅速,能够适应高要求、高精度的定位需求,机器视觉的引入极大的拓展了机器人的应用领域,对工业自动化发展具有重要意义。本文引入ABB机器人(IRB120)为基础,研究并构建一套基于机器视觉的工业机器人锂电池载流片定位系统。整个系统包括机器视觉系统和机器人控制系统,由机器人本体及控制器、CCD相机、计算机、图像采集卡、光源及软件系统构成。整个系统通过机器人与CCD相机的坐标系标定,模板标定,CCD相机获取锂电池载流片图像,对图像特征进行预处理,分类标记功能,图像处理技术,目标定位算法处理后,将锂电池载流片的定位信息通过通讯传输给机器人控制器,控制机器人执行完成锂电池载流片的定位任务。     

机器视觉技术在汽车制造中的应用

随着图像处理技术及人工智能技术的发展,机器视觉技术得到了快速发展和广泛应用.在工业4.0的升级和发展过程中,汽车制造也在快速适应市场需求,不断从自动化向智能化发展.将机器视觉技术应用在复杂的汽车生产制造过程,实现生产过程的监测,对提高生产效率和稳定性具有非常重要的作用.总结现阶段汽车生产制造过程中机器视觉技术的典型应用案例,对比分析机器视觉技术在车身装配、涂胶检测、车型识别方面的优越性,展望机器视觉技术在汽车制造其他方面的发展空间.     

工业智能巡检系统

对工业智能巡检系统的技术方案进行了介绍，对系统功能进行了分析，并给出了实现途径。工业智能巡检系统通过成像采集设备和传感器设备采集仪表设备图像和传感器数据，结合机器视觉技术进行仪表识读，并对数据进行实时大屏显示、预警提示及管理，由此实现智能巡检。应用工业智能巡检系统，可以有效解决传统巡检人工记录方式存在的错误率高、效率低、成本较高等问题。     

桥门式起重机智能制造系统设计及关键技术研究

介绍了起重机智能制造技术发展现状,对起重机智能制造系统的内涵和特征进行了分析,通过顶层设计建立了基于MBD模型的起重机智能设计协同、起重机智能加工与装配协同、基于CPS系统的起重机智能制造协同等三个层次,分析了智能制造环境下的机器视觉技术、面向智能的专用柔性工装夹具、系统状态监测与自适应调整等关键技术现状与进展,为起重机智能制造提供有益参考。     

系统集成支撑智能制造的未来发展

作为高度柔性与高度集成的智能制造,集先进的信息技术、制造技术和人工智能技术为一体,借助计算机实现从人到机器的生产制造。综合国内外智能制造发展情况,结合其对系统集成的发展需求,同时伴随着"工业4.0"和"中国制造2025"的提出,将以系统集成为支撑的智能制造发展到了一个新高度。     

特别策划:智能制造

正智能制造是当前制造技术的重要的发展方向,是先进制造技术与信息技术的深度融合。智能制造包括包括制造对象的智能化、制造过程的智能化和制造工具的智能化三个不同层面。其中智能工具的智能化,即通过智能机床、智能工业机器人等智能制造工具、帮助实现制造过程自动化、精益化、智能化,进一步带动智能装备水平的提升。装备在智能制造中发挥着关键作用。汽车制造是所有机械制造中智能化水平最高的领域,机器的人应用也最广泛,可以说是机械     

基于工业互联网的智能装配生产线软件架构设计与研究

工业互联网技术是智能制造系统的重要基础,是实现智能制造的核心,在智能制造生产体系中有着重要的作用,其快速的发展,有效促进了设备间数据的传递、共享与分析,满足了企业智能化生产方面的需求,使企业的生产组织更加优化、高效。该文以智能装配生产线为平台,设计了智能装配生产线控制系统的总体软件架构,将工业机器人技术、PLC技术、视觉检测技术、人机界面技术及RFID技术通过工业互联网有效结合,完成了企业产品的智能化装配生产过程。     

美、德、中三国工业互联网标准建设进展

<正>工业互联网是实现智能制造变革的关键共性基础,强调机器、物品、控制系统、信息系统、人之间互联的网络,为智能制造提供信息感知、传输、分析、反馈、控制支撑。工业互联网要实现技术创新、互联互通、系统安全和产业提升均离不开标准化的引领。目前美、德、中三国对工业互联网都已从最初的概念落地发展到标准建立。     

智能制造新业态引领工业发展新潮流

正值此第九届中国数控机床展览会(CCMT2016)隆重开幕之际,我谨代表中国机床工具工业协会和沈阳机床集团表示最衷心的祝贺!当前,信息与通讯技术正在进入工业制造过程,这将诞生智能机器,使机器与机器、机器与人、人与制造过程互联互通,从而催生智能制造。智能制造的出现将重塑工业体系,使传统"大而全"的集中式制造与组织模式向分布式布局、分级式结构转变,将彻底改变生产方式,进而深刻改变生产关系。这是一场前所未有的工业革命,在这场革命中,智能装备是核心、智能工厂是载体、催生新的分工是本质。     

基于机器视觉和深度学习的智能制造缺陷检测技术与应用

在工业智能制造行业中,质量缺陷检测工作面临一定的困难。在传统的物体表面缺陷检测中,人工目测不但过于主观,而且效率低下。基于机器视觉和深度学习的智能检测技术借助光学成像及图像处理等功能,能够准确计算待测物体的坐标信息,然后对物体实施自动定位并引导,同时完成自动装配。该检测技术具备非接触、无损伤、准确性高、连续工作时间长和高效率等优势,是目前智能制造检测较理想的方式。     

机器视觉技术在分拣系统中的应用研究综述

随着机器视觉技术的发展,机器人分拣系统在多个行业得到广泛应用,为视觉识别技术的应用和智能制造技术的发展创造了有利的条件。通过综述基于机器视觉技术分拣系统的组成和关键技术以及在不同领域产品的应用现状,分析比较了国内外在各个领域的研究进展和存在问题,并对未来发展趋势作出了展望,为机器视觉技术在人工智能产业的应用提供参考。     

基于HALCON的汽车轮毂分类系统实验研究

机器视觉识别技术具有非接触、效率高、精度高、在线实时、长时间稳定工作等优点,对提高生产的柔性和自动化有重要作用,是实现集成制造技术的基础。在分析了机器视觉在现代生产中应用的基础上,对机器视觉识别技术在汽车轮毂成型生产线上的在线识别系统进行研究。通过对轮毂图像的获取、图像预处理、特征提取,应用德国MVetc公司的机器视觉软件Halcon来搭建整个视觉系统,提出了一种利用模板匹配来实现轮毂分类的方法,并用基于图像处理底层的Halocn函数实现改进的识别算法。     

基于视觉引导的工业机器人无序抓取系统设计

随着近些年"智能制造"理念的提出,自动化工厂对于无人数字化生产的需求越来越多.过去的技术早已不能满足如今工厂的要求.随着工业机器人与机器视觉行业迅速发展,大大降低了生产中的人工参与度,实现了真正意义上的无人化工厂,视觉行业的出现也扩大的工业机器人的应用领域,对整个自动化行业逐步走向智能化有着十分重要的作用.构建了一套针...